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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Ngai Hang Chan

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2010-10-22

价格:GBP 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470583623

丛书系列:

图书标签:

• 金融
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《时空之歌：跨越维度的叙事构建》 图书简介 主题聚焦： 本书并非探讨时间序列数据分析的专业技术手册，而是深入剖析“时间”与“空间”这两个宏大叙事维度在人类文明、艺术创作、哲学思辨乃至信息结构中如何被建构、感知与重塑的深度理论著作。我们旨在解构时间与空间如何从客观存在的物理框架，演变为人类意识中富有情感与意义的文化载体。 --- 第一部分：时间性的形而上学重塑 第一章：时间的非线性体验：从牛顿到柏格森 本章首先梳理了西方哲学史上关于时间本质的根本争论。我们摒弃了牛顿式的绝对、均匀流逝的时间观，转而聚焦于19世纪末20世纪初的革命性思想。重点剖析法国哲学家亨利·柏格森（Henri Bergson）提出的“绵延”（Durée）概念。绵延不是可分割、可测量的时钟时间，而是内在、连续、不可量化的生命体验流。我们将探讨这种内在时间性如何影响个体记忆的结构和创造力的爆发。 第二章：历史的叙事陷阱与多重时间轴 历史学并非对过去的简单记录，而是一种高风险的叙事建构活动。本章审视历史学家如何通过选择、排序和遗忘来编织出具有说服力的“主流时间线”。我们将研究“慢时间”（如地质年代、气候变化）与“快时间”（如技术革命、社会动荡）的冲突，并引入“复调时间”的概念，探讨不同文化群体并行存在的、互不干涉甚至相互矛盾的时间理解体系。例如，某些原住民文化中循环性的时间观与现代线性进步史观之间的结构性差异。 第三章：记忆的建构与未来的预言 时间在个体层面最显著的表现是记忆。本章分析记忆如何通过情感锚定和叙事重构来塑造我们对过去的认知，进而决定我们对未来的预期。重点讨论普鲁斯特式的“非自主记忆”如何突然打破当下的线性流动，将过去以一种超越时空的方式带回。此外，我们将探讨“未来学”作为一种人为的时间投射，如何反过来规定了我们当下的行为模式——我们“期待”什么，便“成为”什么。 --- 第二部分：空间的具身化与符号学意义 第四章：身体、运动与界限的感知 空间并非空旷的容器，而是通过身体的具身化（Embodiment）而被赋予意义的。本章从现象学角度出发，探讨我们如何通过行走、触摸和感知距离来“建造”我们自己的空间。我们将分析“个人空间”、“社交距离”等社会规范如何将抽象的空间转化为可操作的社会契约。重点研究身体在陌生环境中的焦虑感与在熟悉环境中的“归属感”是如何通过空间布局和移动轨迹被固化的。 第五章：地图、边界与权力的地理学 地图是权力最直观的地理表达。本章批判性地考察地图绘制的技术与政治意图。地图如何通过选择性地突出或抹去信息来服务于特定的政治或经济目标？我们将研究“幽灵边界”（Ghost Borders）的概念，即那些在法律上已被废除但仍在社会认知中持续运作的地理分割线。同时，探讨城市规划如何通过街道布局、建筑高度和公共空间的设置来无声地管理和控制居民的流动与互动。 第六章：虚拟空间：去物质化的新维度 随着数字技术的兴起，空间的概念正经历一场剧烈的“去物质化”过程。本章分析网络空间、元宇宙等虚拟环境如何提供一种新型的、超越物理限制的交互体验。然而，这种自由也伴随着新的“数字领土”和“算法隔离”的风险。我们探讨在虚拟空间中，时间（如延迟、同步性）和空间（如超链接、节点连接）的逻辑是如何被彻底重写，并对现实世界产生反作用力。 --- 第三部分：时空的交织：艺术、技术与存在的张力 第七章：电影语言中的时空剪辑与蒙太奇 电影是研究时空交织的理想载体。本章深入分析爱森斯坦的蒙太奇理论，考察如何通过快速的场面切换（时间压缩）和跨越地点的并置（空间跳跃）来创造出比单一镜头更强大的情感冲击力。我们将对比线性叙事电影和非线性叙事电影（如昆汀·塔伦蒂诺的作品），分析它们对观众时间感的操纵策略。 第八章：建筑的“凝固音乐”：空间对时间的封存 建筑艺术是凝固的时间。本章以著名建筑师的理念为切入点，分析建筑如何通过其结构、材料和光影设计来“封存”特定时刻的氛围。一座古老的教堂如何通过其高耸的穹顶和幽暗的内部空间，让访客体验到一种超验的、与外部世界脱节的“永恒感”？我们将探讨生态建筑和可持续设计如何尝试将建筑的时间尺度拉长，使其与自然生态的慢周期保持同步。 第九章：信息时代的“当下”危机 在实时通讯和爆炸性信息流的时代，“当下”的概念被极度稀释和碎片化。本章讨论“即时性”的悖论：虽然技术使我们能瞬间到达任何地方（空间压缩），但信息的过载却使我们无法真正停留在任何一个“此刻”（时间涣散）。我们将探讨如何通过有意识地“慢下来”，重新夺回我们对自身时间感的控制权，以抵抗无处不在的“永恒在线”的压力。 结论：重构我们存在的时空坐标 本书的结论旨在综合以上分析，提出一种更具弹性和包容性的“时空观”。我们主张，对时间与空间的深刻理解，是进行有意义的人类活动和文化批判的前提。理解时间的流动性、空间的社会建构性，是我们摆脱单一维度限制，实现真正自由叙事和生存选择的关键。 --- 目标读者： 本书适合对哲学、文化研究、艺术史、城市规划理论、叙事学及认知科学交叉领域感兴趣的专业人士和深度思考者。它提供的是一种全新的分析工具包，用于审视我们习以为常的世界框架。

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《Time Series》这个书名，在我阅读过程中，仿佛开启了一扇通往数据炼金术的神秘大门。我一直对如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的规律，并以此预测未来发展趋势充满着浓厚的兴趣。对于时间序列数据，我深信其中蕴藏着海量的信息，关键在于能否掌握正确的方法和工具去解读它。我希望这本书能够系统地介绍时间序列分析的理论框架，从基础概念到高级模型，都能够做到循序渐进，由浅入深。我特别期待书中能够详细阐述那些被广泛应用且行之有效的模型，例如状态空间模型（State Space Models），这类模型以其灵活性和强大的解释能力，能够处理多种复杂的时间序列结构，包括但不限于趋势、季节性、周期性以及随机波动。我希望能够了解如何通过卡尔曼滤波（Kalman Filter）等算法来估计和更新模型的状态，如何进行模型诊断和预测，以及如何将其应用于诸如经济周期分析、金融资产定价等复杂场景。这本书若能让我领略状态空间模型的精妙之处，并教会我如何在实际问题中灵活运用，那将是我在数据科学领域的一次重大突破，也必将极大地提升我分析和理解复杂动态系统的能力。

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在我翻开《Time Series》这本书之前，我就对时间序列数据的迷人之处深感着迷，它宛如一股隐藏的洪流，在看似杂乱无章的数字背后，却涌动着规律和趋势。我渴望在这本书中找到理解这种“涌动”的钥匙。我希望它能够详尽地介绍各种时间序列的预测方法，不拘泥于单一的理论体系。我尤其关注那些能够处理非线性关系的模型，因为现实世界中的许多时间序列数据，其演变往往是非线性的，传统的线性模型可能难以完全捕捉其精髓。我期待书中能探讨诸如神经网络（Neural Networks）、支持向量回归（Support Vector Regression）等机器学习方法在时间序列预测中的应用。我希望能够学习到如何构建和训练这些模型，如何选择合适的模型参数，以及如何评估其预测性能。例如，在处理股票市场波动性预测时，我希望能够了解如何使用LSTM网络来捕捉股票价格的长期依赖关系和复杂的非线性模式。此外，我还希望书中能够提供一些关于如何进行模型集成（model ensembling）的见解，即将多个模型的预测结果进行结合，以期获得更鲁棒、更准确的整体预测。这本书若能让我掌握这些先进的预测技术，无疑将为我打开一扇新的大门，使我能够更有效地应对各种复杂的时间序列分析挑战。

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当我看到《Time Series》这本书时，我的思绪立刻飞向了那些充满挑战的预测任务。我一直对数据分析充满热情，尤其是在那些需要洞察时间发展规律的应用场景中。我希望这本书能够为我提供一套系统的、实用的方法论，来应对各种类型的时间序列预测问题。我期待书中能够详细介绍一些非参数预测方法，以及如何利用它们来处理那些线性模型难以捕捉的复杂数据模式。例如，我希望能够学习如何使用核密度估计（Kernel Density Estimation）来构建时间序列的概率分布，以及如何利用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来生成未来可能的轨迹。我期待书中能够提供具体的案例，展示如何在诸如天气预报、灾害预测或者能源需求预测等领域应用这些方法。更重要的是，我希望能够学习到如何根据数据的特性来选择最合适的预测模型，并对不同模型的预测结果进行评估和比较，最终做出最优的预测决策。这本书若能让我掌握从数据预处理到模型选择、预测生成和结果评估的全流程方法，那它将是我在数据科学领域寻求突破的重要工具，也将帮助我在实际工作中取得更出色的成果。

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一本名为《Time Series》的书籍，光是这个名字就足以唤起我对时间序列数据深深的着迷。我一直对如何从杂乱无章的数值中捕捉到潜在的规律、预测未来的走向充满好奇，而这本书恰好触及了我内心深处的渴望。想象一下，翻开这本书，我希望能看到那些关于时间序列分析的经典方法，比如ARIMA模型，ARIMA不仅仅是一个缩写，更是一套能够解释数据自相关性、移动平均性和趋势的强大理论框架。我期待书中能够深入浅出地解析每一个组成部分，例如“AR”如何捕捉过去值的依赖，“MA”如何处理白噪声的冲击，以及“I”又是如何通过差分来消除非平稳性，使数据变得稳定可预测。更重要的是，我希望作者能够通过详实的案例，展示如何在实际应用中构建和优化ARIMA模型，从数据预处理，到模型定阶，再到参数估计和模型诊断，每一个环节都充满挑战，也充满乐趣。我渴望学习如何选择合适的p、d、q值，如何判断残差的白噪声性质，以及如何运用模型进行短期和长期预测，并评估预测的准确性。这本书，如果能让我掌握这些技能，那将是对我职业生涯一次巨大的提升，也能帮助我在金融、经济、气象等领域更好地理解和分析数据。我迫切希望它能成为我手中一把利器，让我能够自信地应对各种时间序列分析的任务，洞察数据背后的秘密，并做出更明智的决策。

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《Time Series》这个书名，在我心中激起了阵阵涟漪，那是我对量化分析领域探索的渴望。我一直认为，理解和掌握时间序列分析，是打开数据分析大门的一把金钥匙，尤其是在金融市场，时间序列数据更是无处不在，深刻影响着投资策略的制定和风险的管理。我期待这本书能够提供一系列实用的建模技术，而不仅仅是理论的堆砌。我希望看到关于指数平滑法（Exponential Smoothing）的详细介绍，这是一种简单而有效的预测方法，通过对过去观测值赋予不同的权重来预测未来值。我尤其关注 Holt-Winters 方法，它能够同时处理数据的趋势和季节性，这在许多实际场景中都非常重要，例如零售业的销售预测，能够帮助企业更好地规划库存和生产。我希望书中能详细讲解这些方法的数学原理，以及如何在不同类型的序列数据上选择和应用它们。更重要的是，我希望能够通过书中提供的代码示例，将这些理论知识转化为实际操作，例如使用Python中的statsmodels库来实现这些模型，并进行实际的数据预测和评估。如果这本书能够让我熟练运用这些方法，并对它们有深入的理解，那么它无疑将成为我量化交易工具箱中最宝贵的财富之一，助我在充满挑战的金融市场中扬帆远航。

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我怀着极大的期待来审视《Time Series》这本书，它的名字本身就充满了吸引力，预示着一次对数据时间维度奥秘的深入探索。我一直对如何从连续的观测数据中提取模式、理解趋势并预测未来发展轨迹充满好奇，而时间序列分析正是实现这一目标的强大工具。我希望这本书能够提供一个全面而深入的框架，帮助我理解时间序列数据的构成要素，例如趋势（trend）、季节性（seasonality）和随机性（randomness）。我期待书中能够详细介绍各种方法来分解和识别这些组成部分，并展示如何根据这些信息来构建预测模型。我尤其关注那些能够处理复杂季节性模式的模型，比如周期性分解（seasonal decomposition）和季节性ARIMA（SARIMA）模型。我希望能够学习到如何识别不同类型的季节性，如何选择合适的模型来捕捉这些季节性，以及如何利用模型来生成准确的季节性预测。例如，在分析零售业的销售数据时，我希望能够学会如何识别年度、季度甚至每周的销售规律，并利用SARIMA模型来预测未来的销售额，从而优化库存管理和营销策略。这本书若能让我对时间序列的分解和季节性建模有深刻的理解和实际操作能力，那它无疑将成为我数据分析旅程中一位不可或缺的向导。

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这本书的名字《Time Series》，犹如一声悠扬的号角，召唤着我对数据驱动决策的无限热情。我期待它能带领我进入一个全新的数据探索世界，不仅仅是停留在表面的描述性统计，而是更深入地挖掘数据中蕴含的时间维度信息。对于我来说，时间序列数据就像是一部流淌的史书，每一刻的数值都是历史的印记，而我希望通过这本书，学会如何解读这些印记，理解它们是如何相互关联，又是如何共同谱写未来的篇章。我希望书中能介绍一些更现代、更具前瞻性的方法，例如在深度学习领域蓬勃发展的RNN（循环神经网络）及其变种LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）。这些模型，以其处理序列数据的强大能力，能够捕捉到时间序列中更复杂的长期依赖关系，克服传统模型在处理长序列时的局限性。我期待书中能够详细阐述这些神经网络的结构，它们是如何通过“记忆”来保存和利用历史信息，又是如何通过“门控”机制来控制信息的流动，从而实现对时间序列的精准建模和预测。此外，我还希望能够看到这些深度学习模型在实际应用中的案例，例如在股票价格预测、交通流量预测、甚至疾病传播模型构建中的成功应用。这本书若能让我掌握这些尖端技术，将是我在人工智能和大数据时代取得成功的关键。

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《Time Series》这个书名，就像是一份通往数据深邃世界的邀请函，我迫不及待地想踏上这段探索之旅。我一直认为，时间序列数据不仅是历史的记录，更是未来的预言者，而掌握解读这些预言的技巧，是我一直以来孜孜以求的目标。我希望这本书能够深入浅出地剖析时间序列数据的本质，特别是其内在的动态性和相互依赖性。我期待书中能够详细讲解那些在时间序列分析领域享有盛誉的模型，例如ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型，它们能够有效地捕捉金融时间序列数据中常见的波动性聚集现象。我希望能够理解这些模型是如何量化和预测风险的，如何通过分析历史数据的波动模式来预测未来的不确定性。我期待书中能提供详细的数学推导和实际案例，展示如何在金融风险管理、资产定价等领域应用这些模型。例如，在构建VaR（Value at Risk）模型时，我希望能够学习如何利用GARCH模型来估计条件方差，从而更准确地评估潜在的投资损失。如果这本书能够让我熟练掌握这些波动性建模技术，那对我而言，它将是一笔宝贵的财富，能够极大地提升我在金融建模和风险分析领域的专业能力。

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《Time Series》这个书名，在我眼中，代表着一种对时间流逝的精妙捕捉和对未来趋势的精准洞察。我一直坚信，数据中蕴含着生命力的脉搏，而时间序列数据更是如此，它记录着事物发展的过程，也预示着未来的走向。我希望这本书能够带领我进入一个更加宏观的视角，不仅仅是停留在单个时间序列的分析，而是能够理解多个时间序列之间存在的关联和互动。我期待书中能够介绍多变量时间序列分析（Multivariate Time Series Analysis）的方法，例如向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型。VAR模型能够同时建模多个相互关联的时间序列，并捕捉它们之间的动态依赖关系，这对于理解复杂的经济系统、金融市场或者科学实验中的多变量数据至关重要。我希望能够学习如何构建VAR模型，如何进行模型选择和诊断，以及如何利用模型进行联合预测和脉冲响应分析（impulse response analysis）。例如，在分析宏观经济数据时，我希望能够学习如何同时分析GDP、通货膨胀率和失业率这三个变量之间的关系，并利用VAR模型来理解它们之间的相互影响以及对未来经济走向的预测。这本书若能让我掌握多变量时间序列分析的工具，无疑将极大地拓展我理解和分析复杂系统的能力。

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这本书的标题——《Time Series》——立刻吸引了我，它触及了我对数据背后的故事以及如何从这些故事中预测未来发展轨迹的强烈好奇心。我一直相信，时间序列不仅仅是一串串数字，更是信息和趋势的载体，而解读这些信息，洞察未来的走向，是我一直在追求的目标。我希望这本书能够带领我深入理解时间序列数据的特征，例如平稳性（stationarity）、自相关性（autocorrelation）和季节性（seasonality）。我期待书中能详细阐述检验这些特征的方法，例如通过绘制自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来识别模型的阶数，以及如何通过单位根检验（unit root tests）来判断数据的平稳性。更重要的是，我希望这本书能提供实用的工具和技术，来处理非平稳数据，例如差分（differencing）或趋势分解（trend decomposition）。我希望看到如何利用这些技术来构建能够捕捉数据中复杂动态的模型，并能够做出准确的预测。例如，在处理包含明显季节性模式的销售数据时，我希望能够学习如何使用SARIMA（Seasonal ARIMA）模型来捕捉这种周期性变化。如果这本书能让我掌握这些核心概念和技术，那么它将成为我理解和分析各类时间序列数据的坚实基础，并让我能够更自信地应对数据中的挑战。

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为什么这种应用型的时间序列分析一定要写的数学味这么重呢？金融的应用都是提笔而过。这种处于中间地带的书最尴尬

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STAT4005, 文风太简略了><

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